<div dir="ltr"><p style="box-sizing:border-box;margin-top:0px;margin-bottom:16px;color:rgb(36,41,46);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Helvetica,Arial,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji","Segoe UI Symbol";font-size:16px"><a href="https://isav-workshop.github.io/2025/" target="_blank" style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:small">https://<span class="gmail-il">isav</span>-workshop.github.io/2025/</a><br><br>In conjunction with: <a href="https://sc25.supercomputing.org/" style="box-sizing:border-box;background-color:transparent;color:rgb(3,102,214);text-decoration-line:none">SC25, The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis</a><br style="box-sizing:border-box"></p><h2 id="gmail-workshop-theme" style="box-sizing:border-box;margin-top:24px;margin-bottom:16px;line-height:1.25;padding-bottom:0.3em;border-bottom:1px solid rgb(234,236,239);color:rgb(36,41,46);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Helvetica,Arial,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji","Segoe UI Symbol"">Workshop Theme<a class="gmail-anchorjs-link" href="https://isav-workshop.github.io/2025/#workshop-theme" aria-label="Anchor" style="box-sizing:border-box;background-color:transparent;color:rgb(3,102,214);text-decoration-line:none;opacity:0;font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-variant-alternates:normal;font-kerning:auto;font-feature-settings:normal;font-weight:normal;font-stretch:normal;font-size:1em;line-height:1;font-family:anchorjs-icons;padding-left:0.375em"></a></h2><p style="box-sizing:border-box;margin-top:0px;margin-bottom:16px;text-align:justify;color:rgb(36,41,46);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Helvetica,Arial,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji","Segoe UI Symbol";font-size:16px">As HPC platforms and applications increase significantly in size, complexity, and heterogeneity, one major challenge is the widening gap between computation and our ability to gain insight from extreme-scale data and make timely, data-driven decisions. A well-known, yet challenging, approach is in situ processing – performing as much analysis as possible while computed data is still resident in memory.</p><p style="box-sizing:border-box;margin-top:0px;margin-bottom:16px;text-align:justify;color:rgb(36,41,46);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Helvetica,Arial,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji","Segoe UI Symbol";font-size:16px">This is the 11th year of the ISAV workshop, and we are expanding the workshop’s scope to In Situ AI, Analysis and Visualization. Furthermore, we are expanding the workshop’s technical program to now accept full paper submissions. We celebrate that in situ processing has evolved from research efforts to a central component in supercomputer, cloud and edge applications. In situ methods are in high demand:</p><ul style="box-sizing:border-box;padding-left:2em;margin-top:0px;margin-bottom:16px;color:rgb(36,41,46);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Helvetica,Arial,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji","Segoe UI Symbol";font-size:16px"><li style="box-sizing:border-box">in training ML/AI surrogate models or leveraging ML/AI models for analysis,</li><li style="box-sizing:border-box;margin-top:0.25em">in system-scale 3D visualization for the latest Exascale supercomputers,</li><li style="box-sizing:border-box;margin-top:0.25em">in cloud products providing responsive user experiences,</li><li style="box-sizing:border-box;margin-top:0.25em">in tightly coupled digital twins, and in computational sciences.</li></ul><p style="box-sizing:border-box;margin-top:0px;margin-bottom:16px;text-align:justify;color:rgb(36,41,46);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Helvetica,Arial,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji","Segoe UI Symbol";font-size:16px">Each one of these examples has a different set of requirements in response time, data throughput and complexity of data pipelines, and more exploration in the in situ space is needed to address multifaceted goals: (1) to preserve important elements of simulations, (2) to significantly reduce the data needed to preserve these elements, (3) to offer as much flexibility as possible for post-processing exploration, and (4) to accelerate the gathering of insights to be fast enough to make timely decisions based on it.</p><p style="box-sizing:border-box;margin-top:0px;margin-bottom:16px;text-align:justify;color:rgb(36,41,46);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Helvetica,Arial,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji","Segoe UI Symbol";font-size:16px">ISAV’25 brings together the broader HPC community and researchers, developers and practitioners from industry, academia, and government laboratories who are developing, applying, and deploying scalable in situ methods at any high performance platform. The goal is to present research findings, lessons learned, and insights related to developing and applying in situ methods across a range of science and engineering applications in scalable environments; to discuss topics like opportunities presented by new workflows in AI/ML, modeling, data processing, emerging architectures, infrastructure needs, requirements, and gaps, and experiences to foster and enable in situ AI, analysis, and visualization. Since its inception in 2015, ISAV has fostered and catered a diverse audience and supported early career members, becoming a “center of gravity” for researchers, practitioners, and users/consumers of in situ methods, software and integrations in the HPC space. Through presentations and discussions of research findings, lessons learned, and early ideas, ISAV illuminates new requirements and gaps driven by science and engineering applications, and fosters the community members and knowledge base around the development and application of in situ methods with its peer-reviewed proceedings.</p><h2 id="gmail-participationcall-for-papers" style="box-sizing:border-box;margin-top:24px;margin-bottom:16px;line-height:1.25;padding-bottom:0.3em;border-bottom:1px solid rgb(234,236,239);color:rgb(36,41,46);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Helvetica,Arial,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji","Segoe UI Symbol"">Participation/Call for Papers<a class="gmail-anchorjs-link" href="https://isav-workshop.github.io/2025/#participationcall-for-papers" aria-label="Anchor" style="box-sizing:border-box;background-color:transparent;color:rgb(3,102,214);text-decoration-line:none;opacity:0;font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-variant-alternates:normal;font-kerning:auto;font-feature-settings:normal;font-weight:normal;font-stretch:normal;font-size:1em;line-height:1;font-family:anchorjs-icons;padding-left:0.375em"></a></h2><p style="box-sizing:border-box;margin-top:0px;margin-bottom:16px;text-align:justify;color:rgb(36,41,46);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Helvetica,Arial,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji","Segoe UI Symbol";font-size:16px">In its 11th year ISAV is expanding in scope and technical focus, and now invites full paper submissions up to 10 pages (including references) and works on in situ AI/ML training or inference. ISAV also continues to invite short papers (5 page + 1 page references) and lightning talk abstracts (1 page).</p><p style="box-sizing:border-box;margin-top:0px;margin-bottom:16px;text-align:justify;color:rgb(36,41,46);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Helvetica,Arial,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji","Segoe UI Symbol";font-size:16px">Full papers should present research results, identity opportunities or challenges, or present case studies/best practices for in situ methods. Short papers may also document late breaking ideas & early progress on novel concepts. Lightning talks are encouraged to present preliminary works or ideas to foster discussion with the community. Full and short papers will appear in the workshop proceedings and authors will be invited to give an oral presentation at the workshop; lightning talks will be invited to give brief oral presentations at the workshop.</p><p style="box-sizing:border-box;margin-top:0px;margin-bottom:16px;text-align:justify;color:rgb(36,41,46);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Helvetica,Arial,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji","Segoe UI Symbol";font-size:16px">Submissions of all types may identify opportunities, challenges and best practices for in situ AI/ML, in situ analysis and in situ visualization. They may propose new methods and techniques, provide positions, or experience reports on in situ analysis, learning and visualization. Areas of interest for ISAV include, but are not limited to:</p><ul style="box-sizing:border-box;padding-left:2em;margin-top:0px;margin-bottom:16px;color:rgb(36,41,46);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Helvetica,Arial,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji","Segoe UI Symbol";font-size:16px"><li style="box-sizing:border-box">Methods, Algorithms and Synthesis between HPC & ML: In situ analysis (feature detection, data reduction/compression, data summarization, ML training) and scientific visualization using data-driven, surrogate-assisted, statistical, temporal, geometric, or time-varying methods.</li><li style="box-sizing:border-box;margin-top:0.25em">Applications and Workflows: Applications (simulations, data processing, scientific user facilities) and integrations into digital twins. Workflows for supporting complex in situ processing pipelines (incl. enabling accelerated post-processing and elasticity), their resilience (error detection, data congestion, fault recovery) and reproducibility.</li><li style="box-sizing:border-box;margin-top:0.25em">Scalability Requirements: Scalability, resource utilization, data flow, and simplified access to extreme heterogeneous resources. Real-time coupling of data (modeled or measured), surrogates and algorithms.</li><li style="box-sizing:border-box;margin-top:0.25em">Case Studies, Data Sources and Best Practices & Usability: Examples/case studies of solving a specific science challenge with in situ methods/infrastructure. In situ methods/systems applied to data from simulations, and/or observations/experiments. Deployments & software engineering.</li><li style="box-sizing:border-box;margin-top:0.25em">Software Evolution & Standardization: In situ libraries from research prototypes to production quality. Challenges, opportunities, gaps in existing capabilities. API designs and development of community standards.</li><li style="box-sizing:border-box;margin-top:0.25em">Enabling Hardware & Emerging Architectures: Hardware & emerging system architectures that provide opportunities for in situ processing. Efficient use of hardware accelerators and heterogeneous architectures, incl. HPC, Data Center or Edge.</li></ul></div>